作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向.但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及. 不过,图深度学习的瓶颈即将被打破.华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能.ModelArt联合图引擎打造的"图神经网络",让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI. 强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 尽管图深度学习…

作为战略新兴产业,人工智能已经开始广泛应用于多个领域.近几年,科技公司.互联网公司等各领域的企业纷纷布局自动驾驶.那么,自动驾驶技术究竟发展得如何了?日前,华为云携手上海交通大学创新中心举办的华为云人工智能大赛·无人车挑战杯(以下简称无人车挑战杯大赛)正在如火如荼地进行中. 此次大赛的难点之一在于无人车检测算法的开发.在开发过程中,参赛者需要自行采集交通灯.自动泊车位等图片数据,然后进行数据的预处理.标注,最后完成检测算法的开发并部署至无人车. 面对上述难点,华为云为选手提供了面向开发者的华为云…

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩 作为战略新兴产业,人工智能已经开始广泛应用于多个领域.近几年,科技公司.互联网公司等各领域的企业纷纷布局自动驾驶.那么,自动驾驶技术究竟发展得如何了?日前,华为云携手上海交通大学创新中心举办的华为云人工智能大赛·无人车挑战杯(以下简称无人车挑战杯大赛)正…

[摘要] 本文为MoXing系列文章第一篇,主要介绍什么是MoXing,MoXing API的优势以及MoXing程序的基本结构. MoXing的概念 MoXing是华为云深度学习服务提供的网络模型开发API.相对于TensorFlow和MXNet等原生API,MoXing API让模型的代码编写更加简单,允许用户只需要关心数据输入(input_fn)和模型构建(model_fn)的代码,即可实现任意模型在多GPU和分布式下的高性能运行. MoXing-TensorFlow支持原生TensorF…

[中国,上海,9月20日] 在HUAWEI CONNECT 2019期间,华为云EI服务产品部总经理贾永利宣布--华为云AI重装升级,并重磅发布一站式AI开发管理平台ModelArts 2.0. 现场,贾永利表示:" 2019年华为完成从芯片到软件的全栈AI能力集结,华为云AI重装升级.通过技术创新,我们希望为AI开发带来全新体验,一方面大幅降低初学者的门槛,让更为广泛的AI初学者群体和庞大的软件开发者群体都能快速掌握AI技能,把AI用起来:另一方面显著提升专业AI开发者的效率,让算法工程师.数…

作者:华为云 Rosie 随着人工智能的普及和渗透,"无人"的场景越来越丰富,无人超市.无人车.无人机等已经融入我们的生活. 乘着这股热浪,华为云携手上海交通大学学生创新中心举办了华为云人工智能大赛--无人车挑战杯.而此次大赛用的正是华为云人工智能平台:华为云一站式AI开发平台ModelArts和视觉AI应用开发平台Huawei HiLens(以下简称HiLens),无人车的设计由上海交通大学提供,旨为全面锻炼和提高赛队的AI解决方案能力及无人驾驶编程技巧.然而,无人车是怎么搭载华为云…

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 作者:TommyLike 序: 在今年6月上海的KubeCon2019上,作为开源领域的积极贡献者和推进者,华为云开源了面向高性能计算的云原生批量计算平台--Volcano,寄寓助力企业算力像火山一样爆发.该项目是基于华为云容器平台大规模高性能计算应用…

摘要:一个统一的现代化的数据基建需要三类架构来实践三种不同的应用场景. 近期,美国知名科技企业风投机构A16Z总结出一套通用的技术架构服务,分为以下三种场景. 一.数据基建架构全景 数据流向显示,左侧的数据源经数据处理(批量.实时流.事件流等)将数据统一汇聚到数据湖或数仓中,通过数据科学或机器学习进行AI分析,通过AD Hoc和实时分析为客户或APP提供敏捷的结果数据.华为云FusionInsight为政企客户提供一站式全场景的云原生数据湖,围绕政企客户在采存算管用等数据全生命周期提供领先的整体…

近期,华为云DevCloud推出了暗黑模式,让用户在网页端也可以体验到桌面级应用才有的特性.   深色模式(Dark Mode),俗称暗黑模式.是近2年以来用户呼声最高的功能之一,一些国外顶级厂商都将深色主题作为UI的重要组成部分.他们的产品绝大部分都提供了深色模式,有的甚至让生态中的APP都提供深色模式.而微信在今年也借机提供了深色模式.可见,暗黑模式已经深得人心. 深色模式降低了视觉的亮度,在黑暗环境中提供了安全性,并且可以最大程度减少眼睛疲劳.   据统计,有超过70%的软件工程师在Dar…

万法同源 一直觉得可能自己不太适合搞技术,更适合在天桥底下支个摊子说书.技术的东西从来没人关注,扯东扯西的文章莫名的火.之前的一篇文章MarkDown添加图片的三种方式不管是在技术为主的CSDN还是娱乐为主的简书,都莫名的火爆,看图: 其实文章没什么含量,就是介绍了下markdown添加图片的方式,唯一新奇的可能就是使用了base64的图片二进制转化. ![avatar]\(data:image/png;base64,iVBORw0......) 1.使用python将图片转化为base64字符…

介绍 我们正在定义一种新的机器学习方法,专注于一种新的范式 -- Data Fabric. 在上一篇文章中,我们对机器学习给出了新的定义: 机器学习是一种自动发现Data Fabric中隐藏的"洞察力"(insight)的过程,它使用的算法能够发现这些"洞察力"(insight),而无需专门为此编写程序,从而创建模型来解决特定(或多个)问题. 理解这一点的前提是我们创建了一个Data Fabric.对我来说,最好的工具就是Anzo,正如我之前提到的. 你可以使用An…

集成学习不是一种具体的算法,而是在机器学习中为了提升预测精度而采取的一种或多种策略.其原理是通过构建多个弱监督模型并使用一定策略得到一个更好更全面的强监督模型.集成学习简单的示例图如下: 通过训练得到若干个个体学习器,并通过一定策略得到一个集成学习器. 集成方式因为学习算法的不同又分为"同质"和"异质",如果个体学习器中只包含一种学习算法,例如都是决策树,或都是神经网络,这样的集成就是同质集成,如果个体学习器中包含了多种学习算法,则称为异质集成. 集成学习的目的是得…

14.(2022.5.21)Bioinformatics-SGCL-DTI:用于DTI预测的监督图协同对比学习 论文标题: Supervised graph co-contrastive learning for drug–target interaction prediction 论文地址: https://academic.oup.com/bioinformatics/article-abstract/38/10/2847/6551245 论文期刊: Bioinformatics 2022…

当今K8s独霸天下之时,咱们站在更高的角度,好好的看看K8s网络是以什么理念构筑的.以及一个容器集群的好保姆,是如何分别照顾 南北流量和东西流量的. 一.简单介绍下Kubernetes 略..容器集群管理的事实标准了,不知道要打屁股. (ps:本章节可参考唐老师的<K8S前世今生>文章) 二.世界上的集群都一个样 有点标题党哈,不过我接触过的各种集群也不少,各种各样: Ø OpenStack:在一大堆物理机上面,管理(启动/停止)VM的. Ø SGE,Slurm,PBS:在一大堆电脑集群里面,…

国庆前看到了博客园官方博客发布的一篇博客: 学AI有奖:博客园&华为云AI有奖训练营开战啦 本着对AI这种火热的话题,以及华为云博客园联名公仔(次要),我决定参与这个活动. 现在华为云开始全面发力,追赶阿里云,从华为云的表现上来说应该是.推出了各种优惠活动,和各种产品,其中就包括华为云的AI服务: ModelArts. ModelArts ,模型艺术.经过一个流程走下来,我对ModelArts 有了初步的了解. ModelArts 是集数据采集,模型训练,部署模型于一身的一条龙服务.如果你是一个…

catalogue . 引言 . 感知器及激活函数 . 代价函数(loss function) . 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent . 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 . 过拟合问题 . IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说…

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景…

[摘要] 本节中,我们以今日头条为例来尝试通过分析Ajax请求来抓取网页数据的方法.这次要抓取的目标是今日头条的街拍美图,抓取完成之后,将每组图片分文件夹下载到本地并保存下来. 1. 准备工作 在本节开始之前,请确保已经安装好requests库.如果没有安装,可以参考第1章. 2. 抓取分析 在抓取之前,首先要分析抓取的逻辑.打开今日头条的首页http://www.toutiao.com/,如图6-15所示. 图6-15 首页内容 右上角有一个搜索入口,这里尝试抓取街拍美图,所以输入“街拍”二字…

深度强化学习(DQN-Deep Q Network)之应用-Flappy Bird 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10811587.html 目录 1.达到的目的 2.思路 2.1.强化学习(RL Reinforcement Learing) 2.2.深度学习(卷积神经网络CNN) 3.踩过的坑 4.代码实现(python3.5) 5.运行结果与分析 1.达到的目的 游戏场景:障碍物以一定速度往…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…

摘要:第五代无线通信(5G)支持大幅增加流量和数据速率,并提高语音呼叫的可靠性.在5G无线网络中共同优化波束成形,功率控制和干扰协调以增强最终用户的通信性能是一项重大挑战.在本文中,我们制定波束形成,功率控制和干扰协调的联合设计,以最大化信号干扰加噪声比(SINR),并使用深度强化学习解决非凸问题.通过利用深度Q学习的贪婪性质来估计行动的未来收益,我们提出了一种用于6 GHz以下频段的语音承载和毫米波(mmWave)频段的数据承载的算法.该算法利用来自连接用户的报告SINR,基站的发射功率以及所…

这是一篇被ICLR 2019 接收的论文.论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects).举例来说,在「厨房」这一场景中,有一张图片显示「苹果」在冰箱的储物架上,同为水果的物体,如「橙子」,会出现在场景的哪个位置呢?论文提出了用基于强化学习的方法来定位「橙子」. 论文:VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS 论文作者:Wei Yang , X…

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De…

一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的…

深度强化学习 基本概念 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个重要的分支,主要用来解决连续决策的问题.强化学习可以在复杂的.不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标. 深度学习 深度学习(Deep Learning)也是机器学习的一个重要分支,也就是多层神经网络,通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合.(从统计学角度来看,就是在预测数据分布,从数据中学习到一个模型,然后通过这个模型去预测新的数据) 深度强化学习 深度强化学习(Deep Re…

Java并发编程学习前期知识下篇 通过上一篇<Java并发编程学习前期知识上篇>我们知道了在Java并发中的可见性是什么?volatile的定义以及JMM的定义.我们先来看看几个大厂真实的面试题: 编辑 ​ 编辑 ​ 编辑 ​ 从上面几个真实的面试问题来看,我们可以看到大厂的面试都会问到并发相关的问题.所以 Java并发,这个无论是面试还是在工作中,并发都是会遇到的.Java并发包JUC(java.util.concurrent)有了解过哪些?并发包实现最重要的是什么?其原理是什么知道吗?何为…

2015年,DeepMind团队在Nature杂志上发表了一篇文章名为"Human-level control through deep reinforcement learning"的论文,在这篇论文中,他们提出了DQN算法的改进版本,他们将改进的算法应用到49种不同的Atari 2600游戏中,并且其中的一半实现了超过人类玩家的性能.现在,深度强化学习已经成为了人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域最前沿的研究方向,在各个应用领域也是备受推崇,如同…

亚马逊云储存器S3 BCUKET安全性学习笔记 Bugs_Bunny CTF – Walk walk CTF 昨天玩了会这个比赛,碰到这题是知识盲点,来记录一下. 先从题目看起吧. http://www.chouaibhm.me/ 浏览页面,发现这个错误页面. 看这个错误页面,如果有经验的话,会发现这是AWS的错误页面. 再然后就是想到时 Amazon S3 bucket.(当然我没想到) 先使用nslookup 命令去探测域名的真实IP 再探测一次真实IP PS C:\Users\Deen\D…

摘要:学习玩游戏一直是当今AI研究的热门话题之一.使用博弈论/搜索算法来解决这些问题需要特别地进行周密的特性定义,使得其扩展性不强.使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型(CNN)自提出以来在图像处理领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩.本文是要开发一个一般的框架来学习特定游戏的特性并解决这个问题,其应用的项目是受欢迎的手机游戏Flappy Bird,控制游戏中的小鸟穿过一堆障碍物.本文目标是开发一个卷积神经网络模型,从游戏画面帧中学习特性,并训练模型在每一个游戏实例中采取正确的操作.…